A multi-branch attention and alignment network for person re-identification

Applied Intelligence - Person re-identification plays a critical role in video surveillance and has a variety of applications. However, the body misalignment caused by detectors or pose changes...     

面向跨模态行人重识别的单模态自监督信息挖掘

目的 在智能监控视频分析领域中,行人重识别是跨无交叠视域的摄像头匹配行人的基础问题。在可见光图像的单模态匹配问题上,现有方法在公开标准数据集上已取得优良的性能。然而,在跨正常光照与低照度场景进行行人重识别的时候,使用可见光图像和红外图像进行跨模态匹配的效果仍不理想。研究的难点主要有两方面:1)在不同光谱范围成像的可见光图像与红外图像之间显著的视觉差异导致模态鸿沟难以消除;2)人工难以分辨跨模态图像的行人身份导致标注数据缺乏。针对以上两个问题,本文研究如何利用易于获得的有标注可见光图像辅助数据进行单模态自监督信息的挖掘,从而提供先验知识引导跨模态匹配模型的学习。方法 提出一种随机单通道掩膜的数据增强方法,对输入可见光图像的3个通道使用掩膜随机保留单通道的信息,使模型关注提取对光谱范围不敏感的特征。提出一种基于三通道与单通道双模型互学习的预训练与微调方法,利用三通道数据与单通道数据之间的关系挖掘与迁移鲁棒的跨光谱自监督信息,提高跨模态匹配模型的匹配能力。结果 跨模态行人重识别的实验在“可见光—红外”多模态行人数据集SYSU-MM01(Sun Yat-Sen University Multi...     

Leaning compact and representative features for cross-modality person re-identification

World Wide Web - This paper pays close attention to the cross-modality visible-infrared person re-identification (VI Re-ID) task, which aims to match pedestrian samples between visible and infrared...     

双粒度特征融合网络的跨模态行人再识别

目的 可见光—红外跨模态行人再识别旨在匹配具有相同行人身份的可见光图像和红外图像。现有方法主要采用模态共享特征学习或模态转换来缩小模态间的差异,前者通常只关注全局或局部特征表示,后者则存在生成模态不可靠的问题。事实上,轮廓具有一定的跨模态不变性,同时也是一种相对可靠的行人识别线索。为了有效利用轮廓信息减少模态间差异,本文将轮廓作为辅助模态,提出了一种轮廓引导的双粒度特征融合网络,用于跨模态行人再识别。方法 在全局粒度上,通过行人图像到轮廓图像的融合,用于增强轮廓的全局特征表达,得到轮廓增广特征。在局部粒度上,通过轮廓增广特征和基于部件的局部特征的融合,用于联合全局特征和局部特征,得到融合后的图像表达。结果 在可见光—红外跨模态行人再识别的两个公开数据集对模型进行评估,结果优于一些代表性方法。在SYSU-MM01(Sun Yat-sen University multiple modality 01)数据集上,本文方法 rank-1准确率和平均精度均值（mean average precision,mAP）分别为62.42%和58.14%。在RegDB(Dongguk body-base...     

Instance interactive association graph convolutional network for domain adaptive person re-identification

Applied Intelligence - Domain adaptive person re-identification (re-ID) is a challenging task due to the large domain divergency between different datasets and the complicated variations of the...     

Partial person re-identification using a pose-guided alignment network with mask learning

Applied Intelligence - Partial person re-identification is a challenging task, in which only a partial observation of a person is available. There is severe misalignment when directly comparing a...     

自适应感受野网络的行人重识别

行人重识别通常删除特征提取网络中的最后一个空间下采样操作,以增加最后输出特征图的分辨率,保留更多的细粒度特征.然而,这种操作会大幅减小神经网络的感受野,而更大的感受野可以为行人重识别提供更多的上下文信息.同时,在实际的视觉皮层中,相同区域的神经元的感受野是不同的,但当前行人重识别网络的设计大多忽视了这一点.为了解决上述问题,提出一种新颖的自适应感受野网络.网络的设计受启发于生物的视觉系统,通过在多分支网络上设置不同大小的感受野,结合注意力机制让网络自行选择合适的感受野特征,从而实现网络感受野的自适应,并且采用分组卷积使得自适应感受野模块更加轻量级.同时在各个分支利用空洞卷积增大感受野,补偿删除最后下采样操作所减少的网络感受野.在公开的大规模数据集上进行实验,实验结果表明,所提出的算法相比于基线方法有显著的提升,当使用ResNet-50作为特征提取网络时,在DukeMTMC-reID、Market-1501数据集上的Rank-1和mAP分别达到89.2%和76.0%、95.2%和87.2%.与现有方法相比,所提出算法在精度上有明显的提升.     

基于视觉信息积累的行人重识别网络

在以往的行人重识别方法中,绝大部分的工作集中于图像注意力区域的学习,却忽视了非注意力区域对最终特征学习的影响,如果在关注图像注意力区域的同时加强非注意力区域的特征学习,可进一步丰富最终的行人特征,有利于行人身份信息的准确识别。基于此,提出了视觉信息积累网络(VIA Net),该网络整体采用两分支结构,一个分支倾向于学习图像的全局特征,另一个分支则拓展为多分支结构,通过结合注意力区域和非注意力区域的特征逐步加强局部特征的学习,实现视觉信息的积累,进一步丰富特征信息。实验结果表明,在Market-1501等行人重识别数据集上,所提出的VIA Net网络达到了较高的实验性能;同时,在In-Shop Clothes Retrieval数据集上的实验证明：该网络也适用于一般的图像检索任务,具有一定的通用性。     

A part-based attention network for person re-identification

Multimedia Tools and Applications - Person re-identification (re-id) is the task of recognizing images of the same pedestrian captured by different cameras with non-overlapping views. Person re-id...     

基于增强特征融合网络的行人再识别

针对行人再识别问题,目前多数方法将行人的局部或全局特征分开考虑,从而忽略了行人整体之间的关系,即行人全局特征和局部特征之间的联系。本文提出一种增强特征融合网络(enhanced feature convergent network,EFCN)。在全局分支中,提出适用于获取全局特征的注意力网络作为嵌入特征,嵌入在基础网络模型中以提取行人的全局特征;在局部分支中,提出循环门单元变换网络(gated recurrent unit change network,GRU-CN)得到代表性的局部特征;再使用特征融合方法将全局特征和局部特征融合成最终的行人特征;最后借助损失函数训练网络。通过大量的对比实验表明,该算法网络模型在标准的Re-ID数据集上可以获得较好的实验结果。提出的增强特征融合网络能提取辨别性较强的行人特征,该模型能够应用于大场景非重叠多摄像机下的行人再识别问题,具有较高的识别能力和识别精度,且对背景变化的行人图像能提取具有较强的鲁棒性特征。     

多形状局部区域神经网络结构的行人再识别

目的 目前,行人再识别领域将行人图像的全局和局部特征相结合的方法已经成为基本的解决方法。现有的基于局部特征的方法更多的是侧重于定位具有特定的语义区域,这样增加了学习难度,并且对于差异较大的图像场景不具有鲁棒性。为了解决上述问题,通过对网络结构进行改进提出一种多形状局部区域网络（MSPN）结构,它具有多分支并将横向和纵向条状的特征作为局部特征,能够端到端进行训练。方法 网络的多个分支设计可以同时获得多粒度和多形状的局部特征,其中一个分支表示全局特征的学习,两个分支表示横条状不同粒度的局部特征学习,最后一个分支表示竖条状局部特征学习。网络不再学习定位具有特定语义的区域,而是将图像提取的特征切分成横向和竖向的若干条作为局部特征。不同分支条的形状和数量不一致,最后获得不同粒度或不同形状的局部特征信息。因为切分方向的不同,多粒度多形状的局部特征缓解了行人在不同图像中无法对齐的问题。结果 在包括Market-1501、DukeMTMC-ReID和CUHK03在内的主流评估数据集上的综合实验表明,多形状局部区域神经网络和现有的主要方法相比具有更好的表现。其中在数据集Market-1501上达到84.57%的平均准确率（mAP）和94.51%的rank-1准确率。结论 多形状局部区域网络能够学习得到判别能力更强的深度学习模型,从而有效地提升行人再识别的准确率。     

A Siamese inception architecture network for person re-identification

Person re-identification is an extremely challenging problem as person’s appearance often undergoes dramatic changes due to the large variations of viewpoints, illuminations, poses, image resolutions, and cluttered backgrounds. How to extract discriminative features is one of the most critical ways to address these challenges. In this paper, we mainly focus on learning high-level features and combine the low-level, mid-level, and high-level features together to re-identify a person across different cameras. Firstly, we design a Siamese inception architecture network to automatically learn effective semantic features for person re-identification in different camera views. Furthermore, we combine multi-level features in null space with the null Foley–Sammon transform metric learning approach. In this null space, images of the same person are projected to a single point, which minimizes the intra-class scatter to the extreme and maximizes the relative inter-class separation simultaneously. Finally, comprehensive evaluations demonstrate that our approach achieves better performance on four person re-identification benchmark datasets, including Market-1501, CUHK03, PRID2011, and VIPeR.     

Video-based person re-identification by semi-supervised adaptive stepwise learning

Pattern Analysis and Applications - Person re-identification (ReID) is mainly aimed at establishing correct identity correspondence among moving person collected by multiple cameras. Extending...     

Relation network based on multi-granular hypergraphs for person re-identification

Applied Intelligence - In recent years, person re-identification (re-ID) has become a widespread research topic that focuses on retrieving target pedestrians from a set of images, typically taken...     

Cross-modality person re-identification via channel-based partition network

Applied Intelligence - Visible-infrared cross-modality person re-identification is an important task in the night video surveillance system, the huge difference between infrared and visible light...     

基于可靠性集成的无监督域自适应行人重识别

为了缓解基于伪标签的无监督域自适应行人重识别(UDA person ReID)方法中噪声标签带来的负面影响,提出了一种基于可靠性集成的无监督域自适应行人重识别(UDA-RI)方法。该方法包含渐进式伪标签提炼策略和基于可靠性集成策略两个部分。渐进式伪标签提炼策略通过建立一个不确定性的定量标准来衡量伪标签的可靠性,并采用渐进式采样使得模型得到更加稳定的训练。基于可靠性集成策略考虑了来自不同适应时刻的知识,将来自不同迭代的模型按照可靠性高低分配的权重进行了集成,并将自集成后的两种不同架构的模型再进行集成作为最终推理模型。实验表明,与目前先进的无监督域自适应行人重识别方法相比,UDA-RI方法在Market1501、DukeMTMC-ReID和MSMT17数据集上都取得了优越的性能。